启新网站SEO优化大数据时代已经到来，但今天我们不谈论这么高的事情，哈哈，我不会。我们今天想谈论的是网站数据分析。我们知道这是网站运营的重要组成部分。我们如何知道我们的运营效果？最好的方法是通过数据分析。但对于新手朋友来说，这是一个头疼的问题。通过安装数据统计代码，你也可以每天收集大量的网站数据，但你看得越多，更不用说从中发现问题了。这种现象将直接影响到你网站运营中一个非常重要的环节——优化。换句话说，你所有的优化工作都是基于主观判断，没有数据支持，这就是“我认为”；归根结底，一个原因是你的数据分析毫无意义。今天，何洋将与大家讨论什么样的数据分析是有价值的。我希望这对新手朋友有所帮助
在讨论如何进行数据分析之前，让我们先谈谈几个常见的场景。如果你仍然像下面这样进行网站数据分析，你是不合格的：
I.只需添加全站的统计分析代码
从统计网站获得的代码放在网站上后将被忽略。我认为大多数新手朋友在做数据分析时都会这样做。他们每天来这里只是为了看看昨天的交通情况，以及与前天相比是增加了还是减少了。事实上，我以前也这么做过，但严格来说，这不是数据分析，而是数据收集。跟踪一些简单的链接点击行为
知道跟踪网站内一些简单的链接点击行为表明你对数据分析知之甚少，因为你已经开始意识到跟踪网站和用户之间的互动是必要的，但仅仅进行链接监控远远不够
事实上，上述两种行为是错误的。根本原因是：数据分析没有目的！其中一个原因是，摆在你面前的是一堆没有参考价值的数据
好吧，问题来了。我们应该怎样做才能成为一名合格的运营数据分析师？在这里，我想和大家分享一下我之前改变思维的过程，希望能给大家一些启发：
我。通过数据分析，你想知道什么
我称之为“分析保持不变，目标优先”。什么意思？也就是说，不要担心添加统计代码。先考虑一个问题。通过数据分析，你需要了解哪些信息？例如：
1。用户购买率：在一段时间内有多少人访问你的网站
2。用户注册率：有多少用户注册了我们的会员
3。有多少用户下载了网站上的链接
4。用户保留率：一周内重复访问的用户数
6。广告点击率：户外硬广播的点击率如何？这些被称为你的商业目标。为什么您需要了解业务目标？因为你必须通过它们来设计你的数据分析代码。这就是我们接下来要讨论的
第二，通过目标设计统计代码
第一个目标很明确。接下来你需要做的是从目标开始，设计你的数据分析代码，然后帮助你收集有用的数据。然后你可以通过这些数据快速分析所需的结果
目标的类型差异很大，统计工具的类型也不同。为了帮助新手朋友理解，让我们以GoogleAnalytics为例来解释几种非常常见的代码设计模式：
广告代码设计
这种广告通常针对付费广告，如搜索词竞价、硬广播、广电通、EDM电子邮件等。我们需要了解广告的效果。此时，我们可以标记不同的广告形式和平台，以判断不同广告的效果
GA中有一个网站建设者，它可以轻松帮助我们标记网站。这样，当我们发布广告时，我们只需要写下标记的链接地址（如果我们不知道构建器的参数，我们可以参考GA帮助手册）
如果：我们的域名是www.abc.COM，现在我们出售一本电子书。我们在百度做推广，并竞价与电子书相关的关键词“XYZ”。此时，我们可以建立这样一个地址：
http://www.abc.com/?utm_source=baidu&；utm_uu中等=cpc&；amp；utm_uuTerm=xyz&；amp；utm
campaign=ebook
网站转换代码设计
在前一篇文章中，我们提到了很多类型的转换，比如注册、下载、购买、咨询等。我们可以根据业务设置自己的转换目标，然后在转换报告中进行有针对性的分析。例如，我们可以在GA背景的目标中添加不同的目标类型：
想要查看某一列下的数据
很多时候，我们想要查看网站某一列下的数据统计，或者特定URL类型（如广电通）的广告数据。此时，我可以使用GA的内容分组来实现它，如图所示：
III.数据收集
通过上述代码设计，下一步工作是数据收集阶段。注意查看指定报告中的自定义数据。在GA中，我们可以在“流量获取-广告系列”报告中查看广告效果数据
例如，对于转换类的报表数据，可以在“转换”报表中查看：
可以在behavior-&；中查看内容分组数组；gt；网站内容-&；gt；所有页面-&；gt；内容分组报告：
IV.发现的问题
通过收集目标明确的统计数据，我们对其进行分析，从不同角度进行细分，最终找到问题所在。这样，效率将大大高于盲目收集数据的效率；此时，你会发现数据分析是一项非常有趣的工作
例如，通过对保留率的分析，我们发现网站的保留率非常低。此时，您将尝试提高用户粘性。你能优化网站布局，添加一些有价值的内部链接，或者做一些活动让用户参与并提高网站的保留率吗
V.提供解决方案
对于发现的问题，除了分析原因之外，作为网站运营商，我们还应该给出相应的解决方案，例如：
1。为什么跳转率高？登陆页面体验是否不好，是否是跨域访问造成的，代码部署是否有遗漏等。出于不同的原因，我们需要给出相应的解决方案
2。如何找到最合适的广告平台？我们可以细分不同来源的广告效果，然后筛选出性价比最高的平台
3。为什么网站用户的注册率很低？过程是否太复杂，注册按钮不明显
结论
数据分析没有目的是盲目的。一个朋友说我有目标，不是瞎子，但我就是不能操作。然后你可以学习一个合适的网站分析工具，百度统计，cnzz和GA。学习里面的基本设置方法，记住好的操作数据分析=目标+工具，这是必不可少的。数据驱动的决策绝对不是空谈。只有通过提炼有价值的数据，我们才能不断发现和解决问题。那么，如果你在数据分析上有什么问题，你可以关注微信沟通。下次见！
